构建表达矩阵 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。...测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...从39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)一文中可以看出，伪比对工具的准确性和稳定性也相对比较高。...这一高可变性可能会引入很强的偏差，需要在下游分析时考虑到。现在的分析通常根据细胞类型或生物通路把细胞/gene混合一起增加检测能力。...练习1 数据是三个不同来源的诱导多功能干细胞的UMI counts和read counts (有关此数据集的详细信息请参阅后续文章)。
对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。...数据里多少来自真细胞？为了简化计算，写代码排除掉少于10个分子的条形码。
访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。 2.多维分解 数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。...4.用户分群 在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。...5.细查路径 数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。 6.留存分析 留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。...数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。...数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
19.如果你安装了IDA Python插件（包括IDA Pro的商业版本的插件），运行Lab05-01.py，一个本书中随恶意代码提供的IDA Pro Python脚本，（确定光标是在Ox1001D988...Lab05-01.py sea = ScreenEA() # 获取鼠标位置 for i in range(0x00,0x50): b = Byte(sea+i) #获取每一行的字符...decoded_byte = b ^ 0x55 #将每一行字符 ^ 0x55 PatchByte(sea+i,decoded_byte) # 修复后加载出来 Lab05-01.idc
数据分析在风险管控上的作用 数据分析，旨在通过统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。...但就数据分析本身来说，数据分析是一项严肃认真的专业性工作，工作对于参与的人员和环境都有着较高的要求，而互联网金融行业本身正处于快速发展的事情，也增加了数据分析工作的难度。...因此，如果能够借助使用便捷、安全准确的分析工具将对数据分析产生极大的帮助，对风险管控起到重要的作用，而这些又对数据分析工具提出了更高的要求： 1)准确快速的数据分析能力，准确是数据分析的根本要求，只有准确分析的结果...2)开放的大数据处理能力，互联网金融面临的是开放的互联网环境，我们将面临的是大数据，对于开放环境下的大数据处理能力，也是数据分析能正常工作的重要保证。...1、探索性数据分析 当我们从互联网上获取到获取大量数据的时候，由于对数据本身缺乏了解，因而难以进行常规的数据分析，而探索性数据分析(EDA: Exploratory Data Analysis)能够在这种情况下
在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。...互联网+大数据征信：广泛、多维、实时 图2 互联网+大数据征信模式的意义 首先，征信人群覆盖广泛，可作为征信体系有效补充。...中国有6.48亿网民，人群覆盖面非常广，通过对他们在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析，能够对目前的征信状况进行有效补充，让更多在互联网上有数据的人，通过刻画得出的信用状况，也能得到金融服务，当然还包括生活服务...大数据的两个主要特点是存量、热数据，它不再是离线的事后分析数据，而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录，会立刻被刻画进来，使当前业务的快速决策更加有效。...；第二种是海量、丰富的互联网数据资源的“再生利用”。
上一篇讲到，数据分析的8大步骤里，找指标是非常重要的一步。通过这一步，把一个具体业务描述，转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上，分析指标要根据具体业务场景来设计。...今天就跟大家盘点下，互联网行业的常用指标。 用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。...传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。...用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。...最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。 内容类指标 内容类指标也是互联网行业的特色。
细胞过滤 手动过滤 基于前面的分析定义一个过滤器，不满足任何一个条件的细胞都过滤掉: umi$use <- ( # sufficient features (genes) filter_by_expr_features...PCA分析进而自动挑出异常细胞的方法。...默认，下面这些统计量将用于PCA异常细胞检测的分析： pct_counts_top_100_features total_features_by_counts pct_counts_feature_controls...，然后使用mvoutlier包筛选质控数据与大部分细胞不同的样品定义为低质量细胞。...自动异常细胞检测是很有意义的，可以作为工厂化大批量模式使用，但特异性的手动检测数据集和根据结果、实验调整过滤是推荐的方式。
一直以来有不少朋友来信或留言，询问网站分析WA（web analysis）与互联网数据分析挖掘的区别。...虽然从字面理解，网站分析WA应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析WA”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域，从而事实上已经与当前的“互联网数据分析挖掘...”有了一个明确清晰的界限，所以关注互联网，关注互联网的数据分析应用的人，对于“网站分析WA”和“互联网数据分析挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。...，等等）； 第二，从分析的技术算法看，“互联网数据分析挖掘”囊括了目前所有的数据挖掘算法技术，但是“网站分析WA”似乎很少涉猎挖掘算法，（而更关注对于流量的监控，如何有效监控，如何有效定义指标）；...； 第四，从使用的人群来看，“网站分析WA”固然应该被数据分析专业人员掌握，但是其同样也适合来武装互联网行业里的运营人员，运营团队等相关业务团队；而“互联网数据分析挖掘”更多的是用来武装专职的数据分析人员和分析团队的
本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。...这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析？和传统企业有啥区别？今天系统讲解下。...这五大板块，也带来了相应的数据分析需求（如下图）。 传统企业之间也有差异，主要在于供应链。比如汽车、地产、家电、家具等重资产的传统企业，生产线、原料、装配、库存都是大工程。...自营门店、电话销售、业务员跑单，是三种典型的销售方式，分析思路略有区别（如下图）。 不过，随着互联网+的深入，传统企业也没有那么传统化了，有很多方面在向互联网看齐。...这使得： 传统企业对自营APP的分析，从技术手段到思路上都和互联网行业是一样的。 平台店铺的分析，则和天猫/京东/拼多多等店铺运营的分析思路是一样的。...比如仓储、物流等分析。 这些平台型互联网企业，需要向传统企业销售自己的服务，也离不开传统的电话/业务员销售渠道，因此衍生出：销售管理/销售运营类岗位，这些岗位对应的数据分析任务，和传统企业是类似的。
2月4日，从全球最大的职业社交平台领英获悉，目前研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析这六大职位是互联网行业需求最火热的。...数据分析人才高度稀缺 2月4日，领英最新发布了《2016年中国互联网最热职位人才报告》，该报告基于领英平台上约50万的中国互联网行业人才大数据（截至2015年第四季度），分析了当前互联网行业需求最火热的...“六大职位”——研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析，分别从人才供需、人才流动、人才储备等多个维度全面解读人才画像，帮助互联网企业更精准地与目标人才相对接。...互联网行业热门职位人才供给指数表明，上述六类热门职位的人才当前都处于供不应求的状态，但是人才稀缺程度各有不同。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。...领英中国大数据团队负责人叶晓敏表示，“数据分析人才稀缺主要有三个原因：第一，近几年互联网在垂直细分领域，如互联网金融、O2O等，竞争愈加激烈，呈现出精益化运营的发展趋势，这需要大量的数据分析人才来应对；
作者 | 程恒超 来源 | 超哥的杂货铺 文章目录 数据分析师的工作内容 数据分析师的能力要求 数据分析与数据挖掘 数据分析师的困境 数据分析师的推荐资料总结 数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位...数据分析师的工作内容 从定位上来讲，数据分析师是一个“业务支持”的工种。数据分析本身是通过数据，最终解决商业问题的过程。 按照支持的方向划分，可以分为产品数据分析师，运营数据分析师。...除了在数据库中的数据，我们也常常需要从公司外部获取数据，而python爬虫是获取互联网数据的常见而有效的方式，因此掌握爬虫技能十分重要和必要。爬虫主要包括网页获取，网页解析，数据存储等步骤。...数据分析： 这一阶段是数据分析工作的核心，也是最能体现数据分析师价值的地方，需要从“高质量”的数据出发，基于对业务场景的理解，从数据趋势，数据分布，数据计算中总结出业务现状，由此提出业务的改进建议。...前文中我们提到了“产品化”，这也是数据分析师在工作中需要经常总结和思考的。 ? 数据分析与数据挖掘 广义上的数据分析包括数据挖掘的内容，例如基于业务进行数据模型搭建。
互联网新闻情感分析 1 赛题简介 赛题简介：“互联网新闻情感分析”赛题，是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类，0代 表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。...3 预处理 官方提供的数据集有Train_DataSet.csv、Train_DataSet_Label.csv、Test_DataSet.csv。...由于Train_DataSet.csv和Train_DataSet_Label.csv数据集中id字段不一致、三个数据集存在较多标点符号和无用符号、存在停用词、存在title和content字段分开等问题...，所以在预处理阶段所做的主要工作有：提取共有的内容、清理数据集的标点符号和英文字符、对数据集进行分词、合并title和content字段、拆分数据集为训练集验证集和测试集等。...最后处理好的数据集包括train.csv、val.csv和test.csv，存放在torchtextfiles文件夹中。
虽然前面做了原始数据质控和测序数据质控移除了一部分从reads数层面就不合格的细胞，还需要进一步根据表达矩阵移除其它类型低质量细胞。如果未能识别并移除低质量细胞会混淆下游分析中的有意义的生物信息。...因此，执行质控时，我们是通过数据集内部比较找到异常细胞，而不是依赖于其它独立的质量标准。因此比较不同的建库方法获得的不同数据集时需要格外注意。...Tung数据集 我们使用芝加哥大学Yoav Gilad实验室的3个不同来源的诱导多能性干细胞 (iPSC)的数据集 (http://jdblischak.github.io/singleCellSeq/...细胞分选采用Fluidigm C1微流控台，同时使用UMIs和ERCC spike in进行质控为了保证可重复性，数据是2016年3月15生成的原始数据的拷贝，存储于tung文件夹下。...通过使用SingleCellExperiment (SCE) 和scater包标准化分析过程。
MIT 6.830数据库系统 -- lab four 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...---- 事务 事务是一组以原子方式执行的数据库操作(例如插入、删除和读取)，也就是说，要么所有的动作都完成了，要么一个动作都没有完成，而数据库的外部观察者并不清楚这些动作不是作为单个不可分割动作的一部分完成的...两阶段锁协议的主要内容如下： 在对任何数据进行读、写操作之前，事务首先要获得对该数据的封锁。在对任何数据进行读操作之前要申请获得S锁，在进行写操作之前要申请获得X锁。...tid, boolean commit) { // some code goes here // not necessary for lab1|lab2
MIT 6.830 Lab One 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi/simple-db-hw...各个lab的实现，会放在lab/分支下。...，Table 并不是数据库的操作单位。...，例如： 这里并不提供SQL语言，而是通过一系列的查询操作来组成查询计划，在后续的实验中将会提供简单的解析器 视图 除了整数和定长字符串以外的数据类型 查询优化(后续实验提供) ---- Lab One...Lab对应的中文文档已上传至仓库，大家请自行查阅: 下面是SimpleDB实现的一个大致框架： 实现管理tuples的类Tuple、TupleDesc，项目中已经提供了Field、IntField
MIT 6.830数据库系统 -- lab two 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 Lab Two lab2必须在lab1提交的代码基础上进行开发，否则无法完成相应的练习。此外，实验还提供了源码中不存在的额外测试文件。...,主要负责维护Page数据组织格式和数据读写操作,其内部属性如下所示: public class HeapPage implements Page { final HeapPageId pid;...fetchNext方法这里就是Insert装饰器对象需要实现的方法，其内部调用被装饰器对象的next方法获取所有数据，然后执行insert操作，同时计算插入数据条数，最终返回的是插入的数据条数。...data.txt 2 "int,int" 接下来创建数据库目录文件catalog.txt： data (f1 int, f2 int) 该文件会告诉SimpleDB数据库中包含一个表：data，其结构为两个
MIT 6.830数据库系统 -- lab six 项目拉取 原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可: https://gitee.com/DaHuYuXiXi...各个lab的实现，会放在lab/分支下。 ---- 引言 在本实验中，我们将要实现基于日志的中止回滚和崩溃恢复。源码中提供了定义日志格式的代码，并在事务期间的适当时间将记录附加到日志文件中。...要实现的是simpledb的日志系统，以支持回滚和崩溃恢复；在lab4事务中，我们并没有考虑事务执行过程中，如果机器故障或者停电了数据丢失的问题，bufferpool采用的是no-steal/force...byte[] oldData; } 数据页一开始的旧数据是空的，那什么时候会对旧数据进行更新呢？...checkpoint后commit了，处理情况如下: 如果活跃事务一在checkpoint后没有commit记录或者存在abort记录,则需要执行回滚操作 ---- 测试结果 ---- 疑问点分析
互联网+银行：前途不可限量 4.1. 银行业的互联网渗透率仍处于低位 银行业资产规模基数庞大。...在商业银行体系内，银行资产端互联网化最大的机会来自贷款，主要表现为贷款存量市场的互联网化和互联网技术带来的增量市场。...小微企业贷款：商业银行可以与第三方公司合作，由拥有数据优势的第三方公司通过建模识别小微企业的违约风险，为商业银行小微企业信贷提供信用验证。...以汉得信息的供应链金融业务，通过云的形式为小微企业提供低成本的信息化服务，获得小微企业的流水数据，包括采购、销售、存货、总账、报表等各项数据，掌握企业的经营信息和征信情况，为企业贷款提供数据验证，解决银行与小微企业信息不对称这一核心问题...根据网贷之家的统计数据，2015 年 4 月，我国 P2P 借贷平台共2508 家，P2P 网贷成交量为 551.45 亿元，是去年同期的 2.7 倍；贷款余额增至 1757.56亿元，是去年同期的 3.39
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